基于密度与路径的稳健谱聚类

近年来,谱聚类在分类领域得到了广泛的研究,其中基于路径和基于密度的算法是两个重要的研究方向。虽然这两种算法在一些数据集上能取得较好的分类效果,但不能对一些特殊的数据集进行准确分类。融合了这两种方法的优点,通过多级密度约束来寻找路径,根据得到的路径建立新的相似性矩阵。为了加强对噪声的鲁棒性,根据数据集的局部信息加入鲁棒性系数,提出了基于路径与密度的稳健谱聚类算法。实验结果表明该方法在人工数据集和手写体数据集上能取得较理想的分类结果。